探究干旱频发的非洲之角地区土壤湿度、气候以及海洋-大气遥相关模式之间的因果关系

《Journal of Hydro-environment Research》：Exploring causal pathways among soil moisture, climate and ocean–atmosphere teleconnection patterns over the drought-prone Greater Horn of Africa

基于PCMCI+算法分析1980-2022年非洲之角土壤湿度与ENSO、IOD的因果关联，发现IOD对气候变量和土壤湿度的影响强于ENSO，降水是主要传导路径，且与干旱条件关联显著。

　　在非洲之角（Greater Horn of Africa, GHOA）地区，干旱是一种周期性出现的现象，主要由降水不足引起，进而导致土壤水分减少。这一区域的干旱不仅对当地生态系统和农业生产造成严重影响，还可能波及全球范围，引发一系列连锁反应。因此，深入理解大气、海洋、气候与土壤之间的相互作用，对于水资源管理、干旱监测以及灾害预防具有重要意义。目前，评估这些相互作用主要依赖于动态气候模型和统计模型，但前者在模拟非洲之角降雨强度和时间方面存在明显的偏差，而后者则常常由于时间序列变量中的自相关性和高维度问题，难以揭示变量之间的因果关系。

为了解决这些问题，本研究采用了一种基于数据驱动的因果图发现算法——PCMCI+，对非洲之角地区1980年至2022年间，厄尔尼诺南方涛动（El Ni?o Southern Oscillation, ENSO）和印度洋偶极子（Indian Ocean Dipole, IOD）遥相关模式、降水、温度以及土壤水分（Soil Moisture, SM）之间的因果关系进行了系统分析。此外，我们还量化计算了遥相关模式通过不同气候路径对土壤水分的影响，并进一步探讨了这些影响与区域干旱状况之间的相关性。研究结果表明，IOD在大多数非洲之角地区对气候变量（温度和降水）或通过两种气候路径对土壤水分的影响通常高于ENSO，而且不同IOD相位下与干旱状况的相关性尤为显著。同时，降水被认为是遥相关模式影响土壤水分的主要路径。本研究首次尝试通过降水和温度两条路径对遥相关模式对土壤水分的因果效应进行定量分析，强调了大气—海洋—气候—土壤相互作用中的因果关系，有助于更深入地理解气候变化对非洲之角干旱的影响。

土壤水分（SM）作为水文、能量和生物地球化学循环中的关键要素，其变化直接影响区域的气候条件和生态系统稳定性。干旱通常表现为土壤水分的不足，这种现象可能引发农业减产、生态退化、环境恶化以及经济损失等一系列问题。因此，明确驱动土壤水分变化的因素及其因果关系，对于理解气候变化背景下的干旱发展具有重要意义。尽管已有大量研究探讨了气候因素（如降雨和气温）对土壤水分动态的影响，但关于遥相关模式与土壤水分之间的因果路径仍缺乏系统性的分析。遥相关模式，如ENSO和IOD，是全球气候系统中重要的气候信号，它们通过大气环流的变化影响区域气候条件，进而对降水和温度产生显著影响。

然而，传统的气候模型在模拟非洲之角的降雨强度和时间方面存在明显不足，这一现象被称为“东非气候悖论”。尽管这些模型基于对气候系统物理机制的最新理解，但其在预测区域降水趋势时与观测数据之间存在矛盾。例如，观测数据显示东非地区的长雨季节正在减弱，而模型预测则显示未来可能会出现降雨增加的趋势。这种不一致性使得基于气候模型的研究在解释干旱的成因和演变过程中面临挑战。相比之下，统计模型虽然在某些情况下表现出更高的灵活性和适用性，但它们仅能揭示变量之间的相关性，而无法直接推断因果关系。因此，为了更准确地揭示遥相关模式对土壤水分的影响机制，本研究引入了因果推断方法，特别是PCMCI+算法。

PCMCI+是一种新颖的时间序列因果发现算法，能够识别滞后和同时期的因果关系。通过应用这一方法，我们分析了非洲之角地区1980年至2022年间ENSO和IOD遥相关模式、降水和温度以及土壤水分之间的因果关系，并计算了遥相关模式通过不同气候路径对土壤水分的影响。研究结果表明，IOD在大多数地区对气候变量和土壤水分的影响更为显著，尤其是在不同IOD相位下，其与干旱状况的相关性更为突出。此外，降水被认为是遥相关模式影响土壤水分的主要路径，而温度的影响则相对次要。这一发现有助于进一步理解非洲之角干旱的形成机制，并为未来的干旱预测和应对策略提供科学依据。

非洲之角地区涵盖了11个国家，包括布隆迪、吉布提、厄立特里亚、埃塞俄比亚、肯尼亚、卢旺达、索马里、南苏丹、苏丹、坦桑尼亚和乌干达。该地区的地形多样，海拔高度从-157米到5895米不等，这种复杂的地形特征使得区域内的气候条件存在显著差异。年降水量和年均温度的范围分别为0至2000毫米和15至30摄氏度，这表明该地区气候条件复杂，降水分布不均，温度变化较大。由于这些特点，非洲之角地区在干旱发生频率和强度上表现出高度的不确定性，这也使得研究其干旱的成因和演变机制变得尤为重要。

在本研究中，我们通过因果推断方法对遥相关模式、气候变量和土壤水分之间的关系进行了深入分析。这种分析方法不仅能够揭示变量之间的相关性，还能够进一步探讨它们之间的因果关系。通过识别不同气候路径下遥相关模式对土壤水分的影响，我们能够更全面地理解干旱的形成机制，并为水资源管理和灾害预防提供科学支持。此外，本研究还探讨了遥相关模式对区域干旱状况的影响，这一分析对于制定有效的干旱应对策略具有重要的参考价值。

总体而言，本研究首次尝试通过定量方法分析遥相关模式对土壤水分的影响，特别是在降水和温度两条路径下的作用。通过使用PCMCI+算法，我们能够更准确地识别变量之间的因果关系，避免了传统统计方法可能带来的误导。这一研究结果不仅有助于理解非洲之角地区干旱的成因，还为未来的研究提供了新的视角和方法。同时，本研究强调了遥相关模式在区域气候系统中的重要作用，特别是在降水和温度变化方面。这些发现对于改善干旱预测、优化水资源管理以及增强区域气候适应能力具有重要意义。